本书根据原厂资料对新款汽车电控发动机、自动变速器、ABS等系统故障码及数据流进行了收集与整理，并按照丰田、本田、日产、现代、马自达、三菱、奇瑞、比亚迪等分章进行编写。
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内容简介
MATLAB是当前最流行的大型数学工具软件之一，能够完成绝大部分科学运算。本书从实用角度出发，系统介绍MATLAB各种函数，包括：数组、矩阵与线性代数、基本数学计算函数、符号计算与符号数学工具箱、程序控制与设计、MATLAB绘图、用Simulink进行系统仿真、图形用户界面GUI、MATLAB信号处理、MATLAB与数理统计等。为便于读者对MATLAB函数的理解，书中列举了大量的函数实例，真正帮助读者学以致用。
本书可作为MATLAB各层次使用者的参考用书，尤其适合作为相关专业的学生以及教师、广大科研工作者、工程技术人员的案头查询手册。
章节目录
- 封面
- 扉页
- 版权
- 前言
- 第1章 MATLAB入门
- 1.1 MATLAB 简介
- 1.2 MATLAB 开发环境介绍
- 1.2.1 MATLAB命令窗口
- 1.2.2 工作空间窗口
- 1.2.3 当前目录窗口
- 1.2.4 命令历史窗口
- 1.2.5 常用菜单命令
- 1.3 M 文件
- 1.3.1 M文件编辑器
- 1.3.2 M脚本文件
- 1.3.3 M函数文件
- 第2章 数组、矩阵与线性代数
- 2.1 数组和矩阵基本运算
- 2.1.1 zeros—创建零矩阵
- 2.1.2 eye—创建单位矩阵
- 2.1.3 ones—创建全1矩阵
- 2.1.4 size—数组的维数
- 2.1.5 cat—串接数组
- 2.1.6 rand—创建均匀分布的随机矩阵
- 2.1.7 randn—创建正态分布的随机矩阵
- 2.1.8 randperm—生成随机整数排列
- 2.1.9 linspace—创建线性等分向量
- 2.1.10 logspace—创建对数等分向量
- 2.1.11 nnz—计算非零元素的个数
- 2.1.12 nonzeros—找出矩阵中的非零元素
- 2.1.13 nzmax—计算矩阵非零元素所占空间
- 2.1.14 blkdiag—创建以输入元素为对角线元素的矩阵
- 2.1.15 compan—创建友矩阵
- 2.1.16 hankel—创建Hankel矩阵
- 2.1.17 hilb—创建Hilbert（希尔伯特）矩阵
- 2.1.18 invhilb—创建逆Hilbert矩阵
- 2.1.19 pascal—创建Pascal矩阵
- 2.1.20 toeplitz—创建托普利兹矩阵
- 2.1.21 sparse—生成稀疏矩阵
- 2.1.22 full—将稀疏矩阵转化为满矩阵
- 2.1.23 spdiags—提取对角线或生成带状稀疏矩阵
- 2.1.24 speye—单位稀疏矩阵
- 2.1.25 sprand—生成均匀分布的随机稀疏矩阵
- 2.1.26 sprandn—生成正态分布的随机稀疏矩阵
- 2.1.27 sprandsym—生成对称的随机稀疏矩阵
- 2.1.28 wilkinson—创建Wilkinson特征值测试阵
- 2.1.29 dot—计算向量的点积
- 2.1.30 cross—计算向量叉乘
- 2.1.31 conv—矩阵的卷积和多项式乘法
- 2.1.32 deconv—反卷积和多项式除法运算
- 2.1.33 kron—张量积
- 2.1.34 intersect—计算两个集合的交集
- 2.1.35 ismember—检测集合中的元素
- 2.1.36 setdiff—计算集合的差
- 2.1.37 setxor—计算两个集合的异或
- 2.1.38 union—计算两个集合的并集
- 2.1.39 unique—取集合的单值元素
- 2.1.40 expm—求矩阵的指数
- 2.1.41 logm—求矩阵的对数
- 2.1.42 funm—通用矩阵函数
- 2.2 线性代数
- 2.2.1 chol—Cholesky分解
- 2.2.2 lu—LU分解
- 2.2.3 qr—QR分解
- 2.2.4 qrdelete—对矩阵删除行/列后QR分解
- 2.2.5 qrinsert—对矩阵添加行/列后QR分解
- 2.2.6 schur—Schur分解
- 2.2.7 rsf2csf—实Schur向复Schur转化
- 2.2.8 eig—计算特征值、特征向量
- 2.2.9 svd—奇异值分解
- 2.2.10 qz—广义特征值的QZ分解
- 2.2.11 hess—海森伯格形式的分解
- 2.2.12 null—求矩阵的零空间
- 2.2.13 symmlq—线性方程组的LQ解法
- 2.2.14 bicg—双共轭梯度法解方程组
- 2.2.15 cgs—复共轭梯度平方法解方程组
- 2.2.16 lsqr—共轭梯度的LSQR方法
- 2.2.17 gmres—广义最小残差法解方程组
- 2.2.18 minres—最小残差法解方程组
- 2.2.19 pcg—预处理共轭梯度法解方程组
- 2.2.20 qmr—准最小残差法解方程组
- 2.2.21 cdf2rdf—复对角矩阵转化为实对角矩阵
- 2.2.22 orth—将矩阵正交规范化
- 2.2.23 rank—求矩阵的秩
- 2.2.24 spfun—对稀疏矩阵非零元素执行运算
- 2.2.25 spy—画出稀疏矩阵非零元素的分布
- 2.2.26 colamd—按列近似最低度排序
- 2.2.27 colperm—按非零元素个数排列的向量
- 2.2.28 dmperm—Dulmage-Mendelsohn分解
- 2.2.29 condest—1-范数的条件数估计
- 2.2.30 normest—2-范数的估计
- 第3章 基本数学计算函数
- 3.1 sin 与sinh—计算正弦和双曲正弦函数值
- 3.2 asin 与 asinh—计算反正弦函数和反双曲正弦函数值
- 3.3 cos 与cosh—计算余弦和双曲余弦函数值
- 3.4 acos 与 acosh—计算反余弦和反双曲余弦函数值
- 3.5 tan 与tanh—计算正切和双曲正切函数值
- 3.6 atan 和 atanh—计算反正切和反双曲正切函数值
- 3.7 cot 和coth—计算余切和双曲余切函数值
- 3.8 acot 和 acoth—计算反余切和反双曲余切函数值
- 3.9 sec 和sech—计算正割和双曲正割函数值
- 3.10 asec 和 asech—计算反正割和反双曲正割函数值
- 3.11 csc和csch—计算余割和双曲余割函数的数值
- 3.12 acsc 和 acsch—计算反余割和反双曲余割函数值
- 3.13 atan2—四象限的反正切函数
- 3.14 abs—计算数值的绝对值
- 3.15 exp—计算指数
- 3.16 log—计算自然对数
- 3.17 log10—计算常用对数
- 3.18 sort—进行排序
- 3.19 fix—向零方向取整
- 3.20 round—向最近的方向取整
- 3.21 floor—向负无穷大方向取整
- 3.22 ceil—向正无穷大方向取整
- 3.23 rem—计算余数
- 3.24 real—计算复数的实部
- 3.25 image—计算复数的虚部
- 3.26 angle—计算复数的相角
- 3.27 conj—计算复数的共轭
- 3.28 complex—创建复数
- 3.29 mod—计算模数
- 3.30 nchoosek—计算组合数
- 3.31 interp1—一维数据插值
- 3.32 interp2—二维数据插值
- 3.33 interp3—三维数据插值
- 3.34 interpn—n 维数据插值
- 3.35 spline—三次样条数据插值
- 3.36 interpft—快速Fourier 插值
- 3.37 max—最大值函数
- 3.38 min—最小值函数
- 3.39 mean—平均值函数
- 3.40 median—中位数函数
- 3.41 sum—求和函数
- 3.42 prod—连乘函数
- 3.43 cumsum—累积总和值
- 3.44 cumprod—累积连乘
- 3.45 quad—自适应Simpson 法计算定积分
- 3.46 quadl—自适应Lobatto 法计算定积分
- 3.47 trapz—用梯形法进行数值积分
- 3.48 rat/rats—有理分式逼近
- 3.49 dblquad—矩形区域的二元函数重积分
- 3.50 diff—求数值微分
- 3.51 diff—求符号微分
- 3.52 int—求符号积分
- 3.53 roots—求多项式的根
- 3.54 poly—通过根求原多项式系数
- 3.55 dsolve—求解常微分方程
- 3.56 fzero—求一元连续函数的零点
- 第4章 符号计算与符号数学工具箱
- 4.1 初等运算函数
- 4.1.1 sym—定义符号变量
- 4.1.2 syms—定义多个符号变量
- 4.1.3 compose—计算复合函数
- 4.1.4 colspace—计算列空间的基
- 4.1.5 real—计算复数的实部
- 4.1.6 imag—计算复数的虚部
- 4.1.7 symsum—计算表达式的和
- 4.1.8 collect—合并同类项
- 4.1.9 expand—展开符号表达式
- 4.1.10 factor—符号因式分解
- 4.1.11 simplify—化简符号表达式
- 4.1.12 numden—计算表达式的分子与分母
- 4.1.13 double—将符号矩阵转化为浮点型数值
- 4.1.14 solve—求解代数方程
- 4.1.15 simple—计算表达式的最简形式
- 4.1.16 finverse—计算反函数
- 4.1.17 ploy—求特征多项式
- 4.1.18 poly2sym—将多项式系数向量转化为带符号变量的多项式
- 4.1.19 symvar—确定表达式中的符号变量
- 4.1.20 horner—用嵌套形式表示多项式
- 4.2 符号微积分
- 4.2.1 limit—计算符号表达式的极限
- 4.2.2 diff—计算符号微分
- 4.2.3 int—计算符号积分
- 4.2.4 dsolve—求解常微分方程式
- 4.3 绘制符号函数的图像
- 4.3.1 ezplot—绘制符号函数图形
- 4.3.2 ezplot3—绘制三维符号函数
- 4.3.3 ezcontour—绘制符号函数的等高线图
- 4.3.4 ezcontourf—用不同颜色填充的等高线图
- 4.3.5 ezpolor—绘制极坐标图形
- 4.3.6 ezmesh—符号函数的三维网格图
- 4.3.7 ezmeshc—同时画曲面网格图与等高线图
- 4.3.8 ezsurf—三维带颜色的曲面图
- 4.3.9 ezsurfc—同时画出曲面图与等高线图
- 4.4 积分变换
- 4.4.1 fourier—Fourier变换
- 4.4.2 ifourier—Fourier逆变换
- 4.4.3 laplace—Laplace变换
- 4.4.4 ilaplace—Laplace逆变换
- 4.4.5 ztrans—Z-变换
- 4.4.6 iztrans—逆Z-变换
- 4.5 其他符号运算函数
- 4.5.1 vpa—可变精度算法
- 4.5.2 subs—替换符号表达式中的变量
- 4.5.3 taylor—符号函数的Taylor级数展开式
- 4.5.4 jacobian—计算雅可比矩阵
- 4.5.5 rsums—交互式计算Riemann积分
- 4.5.6 latex—符号表达式的LaTeX表达式
- 4.5.7 syms—快速创建多个符号对象
- 4.5.8 mfun—特殊函数的数值计算
- 4.5.9 sym2poly—将符号多项式转为数值形式
- 4.5.10 ccode—符号表达式的C语言代码
- 4.5.11 fortran—符号表达式的FORTRAN语言代码
- 4.5.12 pretty—排版输出符号表达式
- 4.5.13 digit—精确度函数
- 4.5.14 符号表达式的四则运算与幂运算
- 第5章 程序控制与设计
- 5.1 input—接受用户的键盘输入
- 5.2 disp—显示字符串或数组
- 5.3 pause—暂停程序运行
- 5.4 for 循环
- 5.5 while 循环
- 5.6 if-else-end 条件结构
- 5.7 switch-case-end 条件结构
- 5.8 try-catch—捕获异常
- 5.9 continue—转到下一次循环
- 5.10 break—跳出循环
- 5.11 return—函数返回
- 5.12 keyboard 模式
- 5.13 error—显示错误信息
- 5.14 warning—显示警告信息
- 第6章 MATLAB绘图
- 6.1 图形绘制函数
- 6.1.1 plot—绘制二维曲线
- 6.1.2 subplot—窗口分区绘图
- 6.1.3 figure—创建新窗口或选中窗口
- 6.1.4 fplot—绘制函数曲线
- 6.1.5 loglog—绘制双对数坐标图形
- 6.1.6 semilogx/semilogy—绘制单对数坐标图形
- 6.1.7 ezplot—绘制隐函数曲线图
- 6.1.8 plot3—绘制三维曲线
- 6.1.9 stem—绘制二维离散序列
- 6.1.10 bar—绘制二维柱状图
- 6.1.11 errorbar—绘制误差图
- 6.1.12 hist—绘制二维直方图
- 6.1.13 pie—绘制饼图
- 6.1.14 mesh—绘制三维网格图
- 6.1.15 surf—绘制三维曲面图
- 6.1.16 contour—绘制二维等高线
- 6.1.17 contour3—绘制三维等高线
- 6.1.18 contourf—填充二维等高线
- 6.1.19 sphere—绘制球体
- 6.1.20 cylinder—绘制圆柱
- 6.2 图形设置函数
- 6.2.1 设置图形标题、坐标轴标签、坐标轴范围
- 6.2.2 grid、box—添加网格和边框
- 6.2.3 legend—添加图例
- 6.2.4 text—添加字符串
- 6.2.5 hold—图形保持
- 6.2.6 clabel—绘制等高线高度标签
- 6.2.7 colormap—设置色图
- 第7章 用Simulink进行系统仿真
- 7.1 Simulink 基本操作命令
- 7.1.1 simulink—打开Simulink模块库浏览器
- 7.1.2 find_system—查找仿真系统或系统中的模块
- 7.1.3 load_system—加载仿真系统
- 7.1.4 open_system—打开仿真系统或模块
- 7.1.5 set_param—设置系统或模块的参数
- 7.1.6 get_param—获取系统或模块的参数
- 7.1.7 gcs—获得当前系统名称
- 7.1.8 gcb—获得当前模块名称
- 7.1.9 gcbh—获得当前模块句柄
- 7.1.10 getfullname—获得当前模块的全路径名称
- 7.1.11 slupdate—更新旧版本的仿真模块
- 7.1.12 bdclose—无条件关闭仿真系统窗口
- 7.1.13 slhelp—查看Simulink帮助信息
- 7.2 仿真控制命令
- 7.2.1 sim—动态系统仿真
- 7.2.2 linmod—模型线性化
- 7.2.3 trim—求解系统平衡点
- 第8章 GUI图形用户界面
- 8.1 对象与属性
- 8.1.1 figure—创建窗口对象
- 8.1.2 uimenu—创建菜单或子菜单
- 8.1.3 set—设置图形对象属性
- 8.1.4 get—获得图形对象属性
- 8.1.5 gcf—返回当前图形窗口句柄
- 8.2 预定义对话框
- 8.2.1 helpdlg—创建帮助对话框
- 8.2.2 errordlg—创建错误对话框
- 8.2.3 warndlg—创建警告对话框
- 8.2.4 uisetcolor—标准颜色选择对话框
- 8.2.5 questdlg—创建问题对话框
- 8.2.6 msgbox—创建消息对话框
- 8.3 编写控件内容
- 8.3.1 uicontrol—控件编写
- 8.3.2 Button—按钮控件编写
- 第9章 MATLAB在信号处理领域的应用
- 9.1 测试信号的生成
- 9.1.1 生成阶跃信号
- 9.1.2 diric—生成狄利克雷（Dirichlet）信号
- 9.1.3 sawtooth—生成锯齿波或三角波
- 9.1.4 sinc—生成sinc信号
- 9.1.5 chirp—生成扫频信号
- 9.2 在时域、频域进行信号分析
- 9.2.1 mean—求信号的均值
- 9.2.2 std—信号的标准差
- 9.2.3 xcorr—信号的自相关或互相关
- 9.2.4 conv—信号卷积
- 9.2.5 fft—快速傅里叶变换
- 9.2.6 hilbert—希尔伯特（Hilbert）变换
- 9.2.7 residuez—Z-变换的部分分式展开
- 9.3 滤波器函数
- 9.3.1 buttap—设计巴特沃斯模拟低通滤波器
- 9.3.2 butter—设计巴特沃斯滤波器
- 9.3.3 cheb1ap—设计切比雪夫1型模拟低通滤波器
- 9.3.4 cheb2ap—设计切比雪夫 2 型模拟低通滤波器
- 9.3.5 cheby1—设计切比雪夫1型滤波器
- 9.3.6 besselap—设计贝塞尔模拟低通滤波器
- 9.3.7 besself—设计贝塞尔模拟滤波器
- 9.3.8 ellip—设计椭圆滤波器
- 9.3.9 impinvar—用脉冲响应不变法将模拟滤波器转为数字滤波器
- 9.3.10 bilinear—用双线性变换法将模拟滤波器转为数字滤波器
- 9.3.11 yulewalk—设计IIR数字滤波器
- 9.3.12 fir1—设计基于窗的FIR滤波器
- 9.3.13 fir2—设计基于频率采样的FIR滤波器
- 第10章 MATLAB与数理统计
- 10.1 满足特定分布的随机数生成
- 10.1.1 binornd—生成二项分布随机数
- 10.1.2 normrnd—生成正态分布随机数
- 10.1.3 random—生成指定分布的随机数
- 10.2 分布、概率与概率密度
- 10.2.1 binopdf—计算二项分布的概率
- 10.2.2 normpdf—计算正态分布的概率密度
- 10.2.3 lognpdf—计算对数正态分布的概率密度
- 10.2.4 chi2pdf—计算卡方分布的概率密度
- 10.2.5 ncx2pdf—计算非中心卡方分布的概率密度
- 10.2.6 fpdf—计算F分布的概率密度
- 10.2.7 ncfpdf—计算非中心F分布的概率密度
- 10.2.8 poisspdf—计算泊松分布的概率
- 10.2.9 tpdf—计算T分布的概率密度
- 10.2.10 raylpdf—计算瑞利分布的概率密度
- 10.2.11 wblpdf—计算韦伯分布的概率密度
- 10.2.12 gampdf—计算伽马分布的概率密度
- 10.2.13 nbinpdf—计算负二项分布的概率
- 10.2.14 exppdf—计算指数分布的概率密度
- 10.2.15 pdf—计算指定分布的概率密度函数
- 10.3 随机变量的累积分布
- 10.3.1 binocdf—计算二项分布的累积概率
- 10.3.2 normcdf—计算正态分布的累积概率
- 10.3.3 cdf—计算指定分布的累积分布
- 10.3.4 norminv—计算正态分布的逆累积分布
- 10.3.5 icdf—计算指定分布的逆累积分布
- 10.4 随机变量的数字特征
- 10.4.1 mean—求样本均值
- 10.4.2 geomean—求几何平均数
- 10.4.3 nanmean—求忽略NaN的均值
- 10.4.4 harmmean—求调和平均数
- 10.4.5 var—求样本方差
- 10.4.6 std—求样本标准差
- 10.4.7 nanstd—求忽略NaN的标准差
- 10.4.8 median—计算中位数
- 10.4.9 nanmedian—求忽略NaN的中位数
- 10.4.10 range—求最大值与最小值之差
- 10.4.11 skewness—求样本偏斜度
- 10.4.12 unifstat—求均匀分布的期望和方差
- 10.4.13 normstat—求正态分布的期望和方差
- 10.4.14 binostat—求二项分布的期望和方差
- 10.4.15 cov—求协方差
- 10.4.16 corrcoef—求相关系数
- 10.5 参数估计
- 10.5.1 unifit—均匀分布的参数估计
- 10.5.2 normfit—正态分布的参数估计
- 10.5.3 binofit—二项分布的参数估计
- 10.5.4 betafit—beta分布的参数估计
- 10.5.5 expfit—指数分布的参数估计
- 10.5.6 gamfit—伽马分布的参数估计
- 10.5.7 wblfit—韦伯分布的参数估计
- 10.5.8 poissfit—泊松分布的参数估计
- 10.5.9 mle—指定分布的参数估计
- 10.5.10 nlparci—非线性模型参数估计的置信区间
- 10.5.11 nlpredci—非线性模型预测值的置信区间
- 10.5.12 lsqnonneg—非负约束的最小二乘
- 10.5.13 nlinfit—非线性回归
- 10.5.14 nlintools—交互式非线性回归
- 10.5.15 betalike—beta分布的负对数似然函数
- 10.5.16 gamlike—伽马分布的负对数似然函数
- 10.5.17 normlike—正态分布的负对数似然函数
- 10.5.18 wbllike—正态分布的负对数似然函数
- 10.6 假设检验
- 10.6.1 ttest—T检验
- 10.6.2 ztest—Z检验
- 10.6.3 signtest—符号检验
- 10.6.4 ranksum—秩和检验
- 10.6.5 signrank—符号秩检验
- 10.6.6 ttest2—两个样本的t检验
- 10.6.7 jbtest—总体分布的正态性检验
- 10.6.8 kstest—单样本的Kolmogorov-Smirnov检验
- 10.6.9 kstest2—两个样本的 Kolmogorov-Smirnov检验
- 10.7 概率统计的图像表示
- 10.7.1 lsline—为散点图添加最小二乘拟合直线
- 10.7.2 normplot—绘制正态分布概率图形
- 10.7.3 tabulate—数据的频率表显示
- 10.7.4 capaplot—绘制概率图形
- 10.7.5 cdfplot—绘制经验累积分布函数图
- 10.7.6 wblplot—韦伯分布概率图形
- 10.7.7 histfit—带概率分布拟合的直方图
- 10.7.8 boxplot—盒须图
- 10.7.9 refline—为图形添加参考直线
- 10.7.10 refcurve—为图形添加多项式参考曲线
- 10.7.11 normspec—在指定区间绘制正态分布曲线
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Matlab函数和实例速查手册是2014年由人民邮电出版社出版,作者陈明。
版权说明：本电子书已获得正版授权，由出版社通过知传链发行。
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